Der einfachste Weg zu strukturiertem Wissen.
Terminologie und Wissensmanagement beginnen dort, wo Unternehmenswissen oft schwer auffindbar ist: in Köpfen, Abkürzungen, Produktbegriffen, Synonymen und Systemen. Quickterm macht daraus eine strukturierte, durchsuchbare Wissensbasis. Für Teams, Portale und KI-Anwendungen.
Wissen ist da. Nur nicht dort, wo man sucht.
In jedem Unternehmen ist Wissen vorhanden. Nur oft nicht so, dass Menschen, Systeme oder KI-Anwendungen es einfach nutzen können. Es steckt in Köpfen, Abkürzungen, Produktbegriffen, Dokumenten und Portalen. Gleichzeitig soll es für Suche, Onboarding und KI verfügbar werden.
Schnell geht es dann um Taxonomien, Ontologien oder aufwändigere Knowledge Graphs. Das kann sinnvoll sein. Oft braucht es aber zuerst etwas Einfacheres: klare Begriffe, eindeutige Zusammenhänge und eine Struktur, die im Arbeitsalltag funktioniert.
Probleme, von denen wir wissen:
Verstreutes Wissen
Produktwissen, Fachbegriffe und interne Zusammenhänge sind über viele Quellen verteilt. Was offiziell gilt, muss oft erst zusammengesucht oder bei Expert:innen nachgefragt werden.
Suche ohne Finden
Schon ein Synonym, eine Abkürzung oder eine regionale Benennung kann relevante Infos unsichtbar machen. Wer z. B. nach „Schuhband“ sucht, findet den Eintrag „Schnürsenkel“ nicht.
Zu große Systeme
Für einfache Wissensfragen wird schnell sehr groß gedacht. Dabei brauchen viele Use Cases keine Knowledge Graphs, Taxonomien oder Semantic-Web-Stacks, sondern verlässliche Begriffe und klare Beziehungen.
Onboarding mit Rätselraten
Neue Mitarbeitende müssen Produktsprache, Kürzel und interne Abhängigkeiten erst lernen. Das kostet Zeit und macht Wissen abhängig von den Menschen, die es erklären können.
Wie Sie den Wissensschatz im Unternehmen heben.
Fakt ist: Terminologiearbeit ist Wissensarbeit. In Quickterm werden Begriffe nicht nur gesammelt, sondern als Konzepte beschrieben: mit Definitionen, Synonymen, Abkürzungen, Varianten, Produkten, Regionen und anderen beliebig definierbaren Metadaten. Und diese Konzepte werden mit anderen in Beziehung gesetzt, über Links, Facetten, Taxonomien oder Concept Maps.
So wird aus Erfahrungswissen eine klare Struktur. Menschen können darin suchen. Systeme können darauf zugreifen. Und KI-Anwendungen bekommen genau den Kontext, den sie für bessere Antworten brauchen.
Wie Unternehmen davon profitieren:
Wissen wird explizit: Welche Produkte gibt es? Wie hängen sie zusammen? Was ist kombinierbar? Welche Benennung gilt? Quickterm macht dieses Wissen sichtbar, pflegbar und nutzbar.
Sprache bleibt flexibel: Sprache im Unternehmen ist selten einheitlich. Quickterm bildet Synonyme, Abkürzungen, regionale Varianten und unterschiedliche Benennungen ab, ohne alles in ein starres Modell zu pressen.
Zusammenhänge werden sichtbar: Mit Concept Maps und Taxonomien lassen sich Produktlogiken, Abhängigkeiten und Wissensbereiche visuell strukturieren. Nicht theoretisch, sondern so, dass Teams damit arbeiten können.
Wissen wird leichter erlernt: Mit Funktionen wie „Term der Woche“ oder Terminologie-Quizzes wird Wissenstransfer Teil des Alltags. Besonders im Onboarding hilft das, Produktsprache und interne Zusammenhänge schneller zu verstehen.
Damit die KI nicht im Datenmeer versinkt.
KI braucht nicht möglichst viele Daten. Sie braucht den richtigen Kontext zur richtigen Frage. Genau hier verbindet Quickterm strukturiertes Wissen mit KI-Anwendungen. Über Terminology-Augmented Generation (TAG) und den MCP-Server kann ein Large-Language-Model (LLM) gezielt auf geprüfte Terminologie zugreifen:
Definitionen und gültige Benennungen
Damit KI weiß, was ein Begriff bedeutet und wie er verwendet werden soll.
Synonyme, Varianten und Abkürzungen
Damit auch unterschiedliche Suchbegriffe zur richtigen Antwort führen.
Concept Maps und Klassifikationen
Damit KI Zusammenhänge erkennt: etwa Kategorien, Produktlogiken, Abhängigkeiten oder Verwendungen.
Offene Schnittstellen
Damit strukturiertes Wissen nicht in Quickterm bleibt, sondern in Portale, Suchsysteme oder KI-Workflows einfließen kann.
Auf einen Blick alles wissen.
Concept Maps und Taxonomien
Machen Beziehungen zwischen Begriffen, Produkten und Wissensbereichen sichtbar. Für mehr Orientierung in komplexen Strukturen und als Basis für komplexere semantische Systeme.
TAG und MCP-Server
Versorgen LLMs in Echtzeit mit geprüftem Kontext aus Quickterm. Für KI-Anwendungen, die Begriffe, Beziehungen und Klassifikationen gezielt nutzen können.
Freie, agile Termbankstruktur
Bildet Wissen so ab, wie es im Unternehmen wirklich vorkommt: nach Produkt, Anwendung, Abteilung, Region oder weiteren Klassifikationen.
Automatisierte Wissensakquisition
Unterstützt beim Aufbau von Wissen: mit Termextraktion, Synonym-Clustering und klaren Freigabeprozessen. So wird Fachwissen gesammelt, geprüft und nutzbar gemacht.
Gamification-Features
Machen Wissenstransfer einfacher. Mit Terminologie-Quizzes, „Term der Woche“ und Lernimpulsen für Onboarding und interne Schulungen.
Noch Fragen?
FAQs zu Wissensmanagement
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